【时间序列预测】股价预测零售预测
股价预测、零售时间序列预测
1.什么是时间序列预测
时间序列(time series)是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据
时间序列(time series forecaing,简称时序预测、预估、forecasting)指预测未来时间点的数值
- 要预测的对象称为观测值
- 通常基于历史的观测值预测未来
- 有些时间序列的预测还需要考虑其他会影响观测值的变量,即外部因素(external regressor),如是否促销,气温等。
2.常见的时间序列预测算法分类
3.时间序列预测模型的通用流程
确定场景和对预测结果的要求
判断预测难度
- 收集数据
数据探索性分析
选择合适算法
- 建模和测试
4.时间序列的可视化
- 简单时序图
- 季节性时序图
- 季节性箱线图
趋势箱线图
5.时间序列的主要成分
趋势
周期性
外部变量
噪声
如何判断是否存在周期性
ACF检测(自相关系数检测)
6.用STL算法分解时间序列
全称“Seasonal and Trend decomposition using Loess”即滤波方式分解季节性和趋势
可以将时间序列分解为季节项、趋势项和剩余项
剩余项可以用线性、非线性方式进一步分解为外部变量的影响以及残差
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